多项式曲线拟合结果分析,MATLAB多项式拟合

多项式曲线拟合结果分析,MATLAB多项式拟合

3 实验结果分析通过运用最小二乘法对多项式模型进行数据拟合处理，获得n 次多项式及其系数a0, a1, a2,, an 。分别取多项式次数n=6,n=8,n=10,n=11,n=12,n=13,n=14绘制拟合曲线，观察曲线图可知，一、单段线性拟合1、首先，把数据导入origin中；2、选中需要绘制的两列数据，点击屏幕左下角，绘制散点图；3、拟合散点图：依次点击Analysis → Fitting →Linear Fit→ Open Dialog,

首选我们需要通过训练得出的多项式为y(x,w),y(x,w)是一个多项式：y(x,w)是曲线多项式，它是一个逼近我们真实曲线的多项式。2、如何评估拟合结果在上式y(x,w)中M是多项式的阶P2 = POLYFIT(x,y,2); %二次多项式拟合P3 = POLYFIT(x,y,3); %三次y1=polyval(P1,x);y

ˇ△ˇ 最小二乘法中代数多项式曲线拟合的分析及实现第45卷诸如此类的问题中量与量之间既存在相互依赖关系但又不能由一个或几个变量的值通过精确的解析表达式求出另一个变量的值5人y1=polyval(p,x1);%计算多项式在取值点的值subplot(1,3,1),plot(x,y,'r--',x1,y1,'ko') %绘制乙烯分压数据对乙烯深度氧化数据和拟合曲线步骤3 直线拟合分析function[k,b]=linefi

在多项式拟合曲线的过程中，如果当我们模型复杂度被限制了，我们可以通过增加训练数据的方式防止模型的过拟合以及减轻被噪声数据的影响。同样当我们数据有限，想拟合分析这看起来是自相矛盾的，因为高阶多项式是包含低阶多项式(低阶是高阶的特殊情况),因此M = 9 M=9M=9的结果至少应与M = 3 M=3M=3相同才是。进一步的，对新数据最好的预测因当是

一、单段线性拟合1、首先，把数据导入origin中；2、选中需要绘制的两列数据，点击屏幕左下角，绘制散点图；3、拟合散点图：依次点击Analysis → Fitting →Linear1.单段线性拟合1.首先，将数据导入origin 2.选择要绘制的两列数据，点击屏幕左下角，绘制散点图；3.拟合散点图：依次点击分析→拟合→线性拟合→打开对话框，弹出